十四、策略模式——你要黄焖鸡、手撕鸡、大盘鸡、叫花鸡都可以,指定一个吧

【Python学习日记:PySide6】【持续更新】 说明:PySide6 是 Qt for Python 的一部分,是一个 Python 绑定库,可以用来创建跨平台的 GUI 应用程序。它将 Qt 框架的丰富功能带到了 Python 环境中,允许开发者使用 Python 编写 GUI 应用程序。 阅读详情


设计模式是面向问题、场景而总结产生的设计思路。是解决问题的套路。23 种经典的设计模式。它们又可以分为三大类:创建型、结构型、行为型。

行为型 包含了 观察者模式、模板模式、策略模式、职责链模式、状态模式、迭代器模式、 访问者模式、备忘录模式、命令模式、解释器模式、中介模式 总共11种模式。

策略模式

策略模式(Strategy Design Pattern)通过定义一类算法族,让这样类可以相互替换,将算法抽取后根据需要搭配使用不同的算法。
以数组排序为例。

1.实现策略模式

1.1 定义接口和实现类

public interface Sortor {
    void sort(int [] arr);
}

public class DefaultSortor implements Sortor{
    @Override
    public void sort(int[] arr) {
        Arrays.sort(arr);
    }
}

public class MergeSortor implements Sortor{
    @Override
    public void sort(int[] arr) {
        mergeSort(arr);
    }
}

1.2 客户端切换算法方便

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int [] arr = {1,2,3,5,6,7,8,9,1,23,5,6,11,1};
        Sortor sortor = new MergeSortor();
        sortor.sort(arr);
        for(int a:arr)
            System.out.print(a+"\t");
    }
}

运行结果

1	1	1	2	3	5	5	6	6	7	8	9	11	23	

2.多例工厂与静态策略模式

通过多例工厂缓存策略对象。在请求策略对象时由工厂从缓存中返回。

public class SortorFactory {
    private static final Map<String,Sortor> strategies = new HashMap<>();
    static {
        strategies.put("default",new DefaultSortor());
        strategies.put("merge",new MergeSortor());
    }

    public static Sortor getInstance(String type) {
        return strategies.get(type);
    }
}

对于客户端在请求策略对象时,指定算法即可。

        Sortor sortor = SortorFactory.getInstance("merge");

3.反射与动态策略模式

通过java反射、以及配置文件在运行时动态生成策略。
或者在调用策略时,根据元信息,进行查表来确定策略。
策略模式,把算法和处理逻辑抽象为一个可替换的部分,增加了程序的灵活性和可扩展性。

总结

策略模式提供了对处理方法逻辑层面的抽象和解耦,将方法单独提取出来为一个可替换的对象,增强了程序的灵活性和扩展性。

设计模式系列在github上有一个开源项目,主要是本系列博客的demo代码。https://github.com/forestnlp/designpattern
如果您对软件开发、机器学习、深度学习有兴趣请关注本博客,将持续推出Java、软件架构、深度学习相关专栏。
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YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | TGRS 2024 | 引入 EFC增强跨层特征相关创新点,含MSEF(多尺度有效融合模块)二次创新模块,助力遥感目标检测涨点 本文提出EFC(增强跨层特征相关)模块改进YOLOv13模型,显著提升小目标检测性能。EFC通过分组特征聚焦(GFF)和多层特征重建(MFR)增强特征融合效率,在小目标检测任务中平均精度(mAP)提升1.7%,同时减少模型计算量。实验验证EFC在VisDrone等数据集上的有效性,改进后的模型能更好地保留小目标细节信息。还提出二次创新模块MSEF,集成通道和位置注意力机制,进一步优化特征表达。文章详细介绍了模块配置方法和yaml文件修改步骤,为小目标检测任务提供了实用的改进方案。 阅读详情

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